A expansão da cana-de-açúcar tem ocorrido de maneira intensa no cenário brasileiro, especialmente no estado de São Paulo e região Centro-Oeste do Brasil, com potencial de causar significativos impactos destacando-se a degradação do solo, a poluição dos recursos hídricos, a pressão sobre outras culturas ou matas nativas, conflitos pelo uso do solo, entre outros. O objetivo dessa pesquisa é avaliar a aplicação de técnicas de modelagem do uso do solo em conjunto com instrumentos de política ambiental por meio da modelagem da expansão da cana-de-açúcar na bacia do Tietê/Jacaré (UGRHI 13). A bacia hidrográfica em questão caracteriza-se pela presença de regiões de alta vulnerabilidade ambiental, em termos da fragilidade do território e presença de atributos ambientais de significativo interesse, bem como pelo fato de suas principais atividades econômicas estarem vinculadas ao agronegócio. Para a consecução dos objetivos estabelecidos, o modelo GEOMOD presente na plataforma IDRISI foi aplicado para a projeção da expansão da cana-de-açúcar em 2019. De modo a verificar a aplicabilidade das informações geradas, a projeção gerada foi cotejada a dois instrumentos de planejamento regional: o Zoneamento Agroambiental do Setor Sucroalcooleiro e o Plano de Bacia da UGRHI 13. Constatou-se que a aplicação de modelos de uso do solo para a projeção de alterações nos padrões de ocupação do território apresenta-se como prática promissora que pode ser integrada ao planejamento e gestão ambiental a nível regional, sendo, entretanto, necessário melhorar a performance do modelo elaborado a fim de gerar informações mais confiáveis para os tomadores de decisão. / Sugarcane expansion has been significant in Brazil, especially in São Paulo State and Midwest Region. This crop has potential of causing significant impacts, such as: soil degradation, pollution of water resources, pressure on other crops or native forests, conflicts regarding land use, among others. The purpose of this study is to verify the application of land use cover change models with environmental policy instruments by modeling sugarcane expansion in Tietê/Jacaré watershed (UGRHI 13). This water basin is characterized by high vulnerability environmental areas in terms of fragility territorial and presence of significant environmental attributes, as well as the fact that its main economic activities are linked to agribusiness. GEOMOD land use cover change model was applied to project sugarcane expansion in 2019. In order to verify the applicability of sugarcane projection, it was used in the context of the Sugarcane Agro-Industry Zoning and the Water Basin Plan. The results showed that land use cover change models application for sugarcane projection is presented as a promising practice that can be integrated to the regional environmental planning. However, it´s necessary to improve the performance of the model in order to generate more reliable information to the decision makers.

It is well accepted by now that most change initiatives are unsuccessful even though more organisations are experiencing change as they fight to retain and improve their competitiveness in the market place. It is against this background of change failure that researchers have looked for new strategies to improve change outcomes. Theoretical models conceptualising the dynamic change process advise on better change strategies, but little empirical evidence has demonstrated that these models are effective in improving change implementation outcomes. Theoretical models were also developed to counter change resistance, but little emphasis has been placed on employee change readiness. Some empirical research on employee change readiness explores employees? perception of organisational readiness, but no empirical research has explored employee readiness from a psychological perspective. That is, how to create change readiness in employees. This thesis has contributed to both the theoretical and empirical understanding of the change readiness model. Firstly, the theoretical readiness for change model Armenakis et al.?s (1993, 2002) was extended by the inclusion of the ?understanding of the change? driver. Secondly, this change readiness model was empirically tested on two distinct organisational changes: organisational restructure and IT change. The extended model is also examined for two change stages of the dynamic process to identify which readiness drivers should be prioritised by change agents. Two online questionnaires were administered eight months apart assessing the responses to three change stages (planning, implementation and post-implementation) of employees ? supervisors and subordinates - of a flat structured organisation in the human resource industry. At the two measurement points 189 and 141 employees returned completed surveys. Six employee readiness drivers were operationalised and regressed against behavioural change intention. The quantitative findings using regression models across two change types and longitudinally did not identify a specific change pattern. However, all six readiness drivers including the ?understanding of the change? driver were influential on employees? behavioural change intention. Furthermore, statistical differences between supervisors and subordinates were identified in the organisational restructure change. The quantitative findings using a triangulation approach with qualitative date including data from two unstructured interviews and employee comments further validated the quantitative findings. The thematic analysis of the employee comments enhanced the findings and identified employee specific concerns including information dissemination of the changes and a level of uncertainty. The findings supported Armenakis et al.?s (1993, 2002) theoretical contribution that change readiness drivers are an important part of the organisational change process explaining why employee do and do not change. The empirical application of readiness change driver evaluation during the dynamic change is supported as it permits change agents to directly monitor employees? readiness perception of a specific change target. This valuable information finds practical utilisation for change agents in providing targeted guidance and support for employees thus facilitating a greater likelihood of a positive change outcome. Implications of these findings and future research opportunities are discussed.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O atual nível das mudanças uso do solo causa impactos nas mudanças ambientais globais. Os processos de mudanças do uso e cobertura do solo são processos complexos e não acontecem ao acaso sobre uma região. Geralmente estas mudanças são determinadas localmente, regionalmente ou globalmente por fatores geográficos, ambientais, sociais, econômicos e políticos interagindo em diversas escalas temporais e espaciais. Parte desta complexidade é capturada por modelos de simulação de mudanças do uso e cobertura do solo. Uma etapa do processo de simulação do modelo CLUE-S é a quantificação da influência local dos impulsores de mudança sobre a probabilidade de ocorrência de uma classe de uso do solo. Esta influência local é obtida ajustando um modelo de regressão logística. Um modelo de regressão espacial é proposto como alternativa para selecionar os impulsores de mudanças. Este modelo incorpora a informação da vizinhança espacial existente nos dados que não é considerada na regressão logística. Baseado em um cenário de tendência linear para a demanda agregada do uso do solo, simulações da mudança do uso do solo para a microbacia do Coxim, Mato Grosso do Sul, foram geradas, comparadas e analisadas usando o modelo CLUE-S sob os enfoques da regressão logística e espacial para o período de 2001 a 2011. Ambos os enfoques apresentaram simulações com muito boa concordância, medidas de acurácia global e Kappa altos, com o uso do solo para o ano de referência de 2004. A diferença entre os enfoques foi observada na distribuição espacial da simulação do uso do solo para o ano 2011, sendo o enfoque da regressão espacial que teve a simulação com menor discrepância com a demanda do uso do solo para esse ano. / Present state of land use changes impacts global environmental changes. Land use and cover changes are complex processes and do not occur at random pattern in an area. In general, they are determined locally, regionally and globally by geographic, environmental, social, economic and political factors interacting at diverse temporal and spatial scales. Part of this complexity can be modeled by land use and cover change simulation models. An important step of simulation process in CLUE-S model is local influence of driving forces over the occurrence of a land use type. This influence is obtained by logistic regression model. A spatial lag regression model is proposed to select driving forces. This model incorporates spatial neighborhood information which is ignored by logistic regression. Based on a lineal trend scenario of land use demand, simulations of land use changes for Coxim microbasin, Mato Grosso do Sul, were generated, analyzed and compared using CLUE-S model under logistic and spatial regression approaches. The period of simulations was 2001-2011. Both approaches revealed elevated concordance, high global accuracy and Kappa index, to land use for 2004 reference year. Differences were observed for spatial distribution for land use simulations for 2011. Spatial lag regression simulation for 2011 reached less discrepancy to land use demand for that year.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O atual nível das mudanças uso do solo causa impactos nas mudanças ambientais globais. Os processos de mudanças do uso e cobertura do solo são processos complexos e não acontecem ao acaso sobre uma região. Geralmente estas mudanças são determinadas localmente, regionalmente ou globalmente por fatores geográficos, ambientais, sociais, econômicos e políticos interagindo em diversas escalas temporais e espaciais. Parte desta complexidade é capturada por modelos de simulação de mudanças do uso e cobertura do solo. Uma etapa do processo de simulação do modelo CLUE-S é a quantificação da influência local dos impulsores de mudança sobre a probabilidade de ocorrência de uma classe de uso do solo. Esta influência local é obtida ajustando um modelo de regressão logística. Um modelo de regressão espacial é proposto como alternativa para selecionar os impulsores de mudanças. Este modelo incorpora a informação da vizinhança espacial existente nos dados que não é considerada na regressão logística. Baseado em um cenário de tendência linear para a demanda agregada do uso do solo, simulações da mudança do uso do solo para a microbacia do Coxim, Mato Grosso do Sul, foram geradas, comparadas e analisadas usando o modelo CLUE-S sob os enfoques da regressão logística e espacial para o período de 2001 a 2011. Ambos os enfoques apresentaram simulações com muito boa concordância, medidas de acurácia global e Kappa altos, com o uso do solo para o ano de referência de 2004. A diferença entre os enfoques foi observada na distribuição espacial da simulação do uso do solo para o ano 2011, sendo o enfoque da regressão espacial que teve a simulação com menor discrepância com a demanda do uso do solo para esse ano. / Present state of land use changes impacts global environmental changes. Land use and cover changes are complex processes and do not occur at random pattern in an area. In general, they are determined locally, regionally and globally by geographic, environmental, social, economic and political factors interacting at diverse temporal and spatial scales. Part of this complexity can be modeled by land use and cover change simulation models. An important step of simulation process in CLUE-S model is local influence of driving forces over the occurrence of a land use type. This influence is obtained by logistic regression model. A spatial lag regression model is proposed to select driving forces. This model incorporates spatial neighborhood information which is ignored by logistic regression. Based on a lineal trend scenario of land use demand, simulations of land use changes for Coxim microbasin, Mato Grosso do Sul, were generated, analyzed and compared using CLUE-S model under logistic and spatial regression approaches. The period of simulations was 2001-2011. Both approaches revealed elevated concordance, high global accuracy and Kappa index, to land use for 2004 reference year. Differences were observed for spatial distribution for land use simulations for 2011. Spatial lag regression simulation for 2011 reached less discrepancy to land use demand for that year.

A expansão da cana-de-açúcar tem ocorrido de maneira intensa no cenário brasileiro, especialmente no estado de São Paulo e região Centro-Oeste do Brasil, com potencial de causar significativos impactos destacando-se a degradação do solo, a poluição dos recursos hídricos, a pressão sobre outras culturas ou matas nativas, conflitos pelo uso do solo, entre outros. O objetivo dessa pesquisa é avaliar a aplicação de técnicas de modelagem do uso do solo em conjunto com instrumentos de política ambiental por meio da modelagem da expansão da cana-de-açúcar na bacia do Tietê/Jacaré (UGRHI 13). A bacia hidrográfica em questão caracteriza-se pela presença de regiões de alta vulnerabilidade ambiental, em termos da fragilidade do território e presença de atributos ambientais de significativo interesse, bem como pelo fato de suas principais atividades econômicas estarem vinculadas ao agronegócio. Para a consecução dos objetivos estabelecidos, o modelo GEOMOD presente na plataforma IDRISI foi aplicado para a projeção da expansão da cana-de-açúcar em 2019. De modo a verificar a aplicabilidade das informações geradas, a projeção gerada foi cotejada a dois instrumentos de planejamento regional: o Zoneamento Agroambiental do Setor Sucroalcooleiro e o Plano de Bacia da UGRHI 13. Constatou-se que a aplicação de modelos de uso do solo para a projeção de alterações nos padrões de ocupação do território apresenta-se como prática promissora que pode ser integrada ao planejamento e gestão ambiental a nível regional, sendo, entretanto, necessário melhorar a performance do modelo elaborado a fim de gerar informações mais confiáveis para os tomadores de decisão. / Sugarcane expansion has been significant in Brazil, especially in São Paulo State and Midwest Region. This crop has potential of causing significant impacts, such as: soil degradation, pollution of water resources, pressure on other crops or native forests, conflicts regarding land use, among others. The purpose of this study is to verify the application of land use cover change models with environmental policy instruments by modeling sugarcane expansion in Tietê/Jacaré watershed (UGRHI 13). This water basin is characterized by high vulnerability environmental areas in terms of fragility territorial and presence of significant environmental attributes, as well as the fact that its main economic activities are linked to agribusiness. GEOMOD land use cover change model was applied to project sugarcane expansion in 2019. In order to verify the applicability of sugarcane projection, it was used in the context of the Sugarcane Agro-Industry Zoning and the Water Basin Plan. The results showed that land use cover change models application for sugarcane projection is presented as a promising practice that can be integrated to the regional environmental planning. However, it´s necessary to improve the performance of the model in order to generate more reliable information to the decision makers.

Tesis por compendio / [ES] El cambio climático indudablemente afectará los eventos de nieve ya que se espera que la temperatura y la precipitación cambien en el futuro. Las montañas españolas se ven especialmente afectadas por esta situación, ya que el almacenamiento de nieve se concentra en periodos muy concretos del año hidrológico y juega un papel muy importante en la gestión de los recursos hídricos. En este estudio se realiza en primer lugar un análisis del comportamiento de los fenómenos complejos relacionados con la nieve en las cuatro principales regiones montañosas de España en los próximos 50 años. El modelo hidrológico ASTER se aplica utilizando como insumo básico datos de temperatura y precipitación, estimados bajo un escenario de cambio climático. Los resultados muestran diferentes cambios en los caudales máximos y promedio esperados, dependiendo de la muy diferente magnitud y signo de los cambios en la precipitación. Puede producirse un aumento de los episodios de inundación como consecuencia de una compleja relación entre los cambios en las precipitaciones y un aumento de las intensidades máximas de deshielo que oscilan entre el 2,1% en los Pirineos y el 7,4% en la Cordillera Cantábrica. Sin embargo, los patrones comunes se muestran en una menor duración de las reservas de masa de nieve, que se espera que ocurra 45 días antes para la Cordillera Cantábrica, y alrededor de 30 días para el resto de las regiones montañosas estudiadas. Los cambios observados también conducen a una disminución preocupante del efecto regulador de los fenómenos relacionados con la nieve en los ríos españoles, con una disminución de la acumulación media de nieve que oscila entre un 28% para Pirineos y Sierra Nevada y un 42% para el Sistema Central y la Cordillera Cantábrica. Se espera una disminución del caudal medio, que fluctúe desde el 2,4% en los Pirineos hasta el 7,3% en la Cordillera Cantábrica, aumentando únicamente en el Sistema Central un 4,0%, siendo necesario desarrollar nuevas medidas de adaptación al cambio climático. Por otro lado, con el fin de lograr una mejor estimación del Equivalente de agua de nieve (SWE) utilizando una red meteorológica y de profundidad de nieve (SD) económica y extensa; y que mejore la calibración del modelo hidrológico ASTER, se proporcionan nuevos modelos de regresión de densidad de nieve (SDEN). A partir del gran banco de datos de densidad de nieve (SDEN) existente para los Pirineos españoles, siendo una de las zonas más importantes y mejor monitorizadas del mundo, se evalúan modelos de regresión lineal simple y múltiple que relacionan SDEN con la intra-dependencia del tiempo anual y otros factores como la precipitación acumulada estacional, las temperaturas promedio de 7 días, la profundidad de la nieve (SD) y la elevación. Los resultados mostraron tasas de densificación similares sin mostrar un patrón espacial. La tasa de densificación para el conjunto de muestras manuales se fijó en 1,2 x 10-3 kg/L/día, muy similar al conjunto de medidas automáticas. Los resultados aumentan el conocimiento sobre SDEN en los Pirineos, aunque hay que tener en cuenta la alta variabilidad espacial encontrada. Finalmente, se estudian los efectos que el cambio climático puede tener en las inundaciones para un caso de estudio de una cuenca nival de la Cordillera Cantábrica. Usando diferentes modelos climáticos, considerando un escenario de emisiones de gases de efecto invernadero comparativamente altas (RCP8.5), con datos diarios de temperatura y precipitación entre los años 2007-2070, y comparando los resultados en términos relativos, se estiman el caudal y la variación del riesgo de inundación debido al cambio climático. En el caso concreto de Reinosa, el modelo climático MRI-CGCM3 muestra que el cambio climático provocará un aumento significativo de habitantes potenciales afectados y daños económicos por riesgo de inundaciones. / [CA] El canvi climàtic afectarà indubtablement els esdeveniments de neu ja que s'espera que la temperatura i la precipitació canvien en el futur. Les muntanyes espanyoles estan especialment afectades per aquesta situació, ja que l'emmagatzematge de neu es concentra en períodes molt concrets de l'any hidrològic i juga un paper molt important en la gestió dels recursos hídrics. En aquest estudi es fa una anàlisi del comportament dels fenòmens complexos relacionats amb la neu a les quatre principals regions muntanyoses d'Espanya en els propers 50 anys. El model hidrològic ASTER s'aplica utilitzant com a insum bàsic dades de temperatura i precipitació, estimades sota un escenari de canvi climàtic. Els resultats mostren diferents canvis en els cabals màxims i la mitjana esperada, depenent de la molt diferent magnitud i signe dels canvis en la precipitació. Es pot produir un augment dels episodis d'inundació com a conseqüència d'una relació complexa entre els canvis en les precipitacions i un augment de les intensitats màximes de desglaç que oscil¿len entre el 2,1% als Pirineus i el 7,4% a la Serralada. Cantàbrica. Tot i això, els patrons comuns es mostren en una menor duració de les reserves de massa de neu, que s'espera que ocórreguen 45 dies abans per a la Serralada Cantàbrica, i al voltant de 30 dies per a la resta de les regions muntanyoses estudiades. Els canvis observats també condueixen a una disminució preocupant de l'efecte regulador dels fenòmens relacionats amb la neu als rius espanyols, amb una disminució de l'acumulació mitjana de neu que oscil¿la entre un 28% per als Pirineus i Sierra Nevada i un 42% per al Sistema Central i la Serralada Cantàbrica. S'espera una disminució del cabal mitjà, que fluctua des del 2,4% als Pirineus fins al 7,3% a la Serralada Cantàbrica, augmentant únicament al Sistema Central un 4,0%, i cal desenvolupar noves mesures d'adaptació al canvi climàtic. D'altra banda, per tal d'aconseguir una estimació millor de l'Equivalent d'aigua de neu (SWE) utilitzant una xarxa meteorològica i de profunditat de neu (SD) econòmica i extensa que condueix a millorar el calibratge del model hidrològic ASTER, es proporcionen nous models de regressió de densitat de neu (SDEN). A partir del banc de dades més significatiu de densitat de neu (SDEN) als Pirineus espanyols, i sent una de les zones més importants i millor monitorizades del mon per a mostrejos manuals in situ i mesures automàtiques, s'avaluen models de regressió lineal simple i múltiple que relacionen SDEN amb intra-dependència del temps anual i altres factors com la precipitació acumulada estacional, les temperatures mitjana de 7 dies, la profunditat de la neu (SD) i l'elevació. La precipitació estacional acumulada va presentar una influència més dominant que la precipitació diària, sent usualment el segon factor determinant de SDEN més dominant, seguit per la temperatura. Les temperatures mitjanes van mostrar el millor ajustament a SDEN. Els resultats van mostrar taxes de densificació similars, sense mostrar un patró espacial. La taxa de densificació per al conjunt de mostres manuals es va fixar en 1,2 x 10-3 kg/L/dia, molt semblant al conjunt de mesures automàtiques. Els resultats augmenten el coneixement sobre SDEN als Pirineus, encara que cal tindre en compte l'alta variabilitat espacial trobada. Finalment, s'estudien els efectes que el canvi climàtic pot tindre en les inundacions per a un cas d'estudi d'una conca nival de la Serralada Cantàbrica. Usant diferents models climàtics, considerant un escenari d'emissions de gasos d'efecte hivernacle comparativament altes (RCP8.5), amb dades diàries de temperatura i precipitació dels anys 2007-2070, i comparant els resultats en termes relatius, la taxa de flux i la variació del ri / [EN] Climate change undoubtedly will affect snow events as temperature and precipitation are expected to change in the future. Spanish mountains are especially affected by that situation since snow storage is there focused on very specific periods of the hydrological year and plays a very important role in the management of water resources. In this study, an analysis of the behaviour of the complex snow-related phenomena in the four main mountain regions of Spain in the next 50 years is conducted. The ASTER hydrological model is applied using temperature and precipitation data as basic input, estimated under a climate change scenario. Results show different changes in the maximum and average expected flows, depending on the very different magnitude and sign of changes in precipitation. An increase of flooding episodes may occur as a result of a complex relationship between changes in precipitation and an increase in maximum snowmelt intensities that range from 2.1% in the Pyrenees to 7.4% in the Cantabrian Mountains. However, common patterns are shown in a shorter duration of the snow bulk reserves, expected to occur 45 days earlier for the Cantabrian Mountains and about 30 days for the rest of the studied mountain regions. Changes observed also lead to a concerning decrease in the regulatory effect of the snow-related phenomena in the Spanish rivers, with a decrease in the average snow accumulation that ranges from about 28% for the Pyrenees and Sierra Nevada to 42% for the Central System and the Cantabrian Mountains. A decrease in average flow is expected, fluctuating from 2.4% in the Pyrenees to 7.3% in Cantabrian Mountains, only increasing in the Central System by 4.0%, making all necessary to develop new adaptation measures to climate change. To achieve a better estimation of Snow Water Equivalent (SWE) using an economical and extensive snow depth (SD) and meteorological network that leads to improving the calibration of ASTER hydrological model, new snow density (SDEN) regression models are given in this work. Based on the most significant dataset of snow density (SDEN) in the Spanish Pyrenees for on-site manual samples and automatic measurements, as one of the most important and best-monitored areas in the world, single and multiple linear regression models are evaluated that relate SDEN with intra-annual time dependence and other drivers such as the seasonal accumulated precipitation, 7-day average temperatures, snow depth (SD) and elevation. The seasonal accumulated precipitation presented a more dominant influence than daily precipitation, usually the second most dominant SDEN driver, followed by temperature. Average temperatures showed the best fitting to SDEN. The results showed similar densification rates without showing a spatial pattern. The densification rate for the set of manual samples was 1.2 x 10-3 kg/L/day, very similar to the set of automatic measurements. The results increase knowledge on SDEN in the Pyrenees, although the high spatial variability that has been found must be regarded. Finally, climate change's effects on floods are studied in a case study of a snow basin in the Cantabrian Mountains. Using different climate models, regarding a scenario of comparatively high greenhouse gas emissions (RCP8.5), with daily temperature and precipitation data from the years 2007-2070, and comparing results in relative terms, flow rate and flood risk variation due to climate change are estimated. In the specific case of Reinosa, the MRI-CGCM3 climate model shows that climate change will cause a significant increase of potentially affected inhabitants and economic damage due to flood risk / Lastrada Marcén, JE. (2022). Study of the Climate Change Effect on the Snow Water Resources in the Spanish Mountains [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/188951 / Compendio